KI-AGENTEN FÜR
ForestHub ist die Edge-AI- und Agents-Orchestrierungsplattform, in der Workflows als Graphen gebaut werden und die KI ein Knoten unter vielen ist — nicht das Programm selbst. Gebaut für industrielle Steuerung, in der jede Entscheidung nachvollziehbar, wiederabspielbar und eingegrenzt sein muss.
KI-AGENTEN FÜR
Die Edge-AI- und Agents-
Orchestrierungsplattform. Wie es funktioniert
ForestHub ist die Edge-AI- und Agents-Orchestrierungsplattform, in der Workflows als Graphen gebaut werden und die KI ein Knoten unter vielen ist — nicht das Programm selbst. Gebaut für industrielle Steuerung, in der jede Entscheidung nachvollziehbar, wiederabspielbar und eingegrenzt sein muss.
ORCHESTRIERE DEINEN GESAMTEN ENTWICKLUNGSPROZESS.
Vom visuellen Workflow zur laufenden Engine auf Ihrem Linux-Edge-Gerät — ForestHub deckt den gesamten Lebenszyklus ab: designen, deployen, betreiben, beobachten.
Workflow Builder
Visueller Canvas für industrielle Agenten-Workflows.
Den Sense-Reason-Act-Loop als Graph auf einem Canvas authoreiren. Sensoren, deterministische Operationen, LLM-Agenten und Aktoren zu einem einzigen Workflow verkabeln — und als versioniertes Artefakt auf jedes registrierte Gerät deployen.
Mehr zur Plattform →DIE RICHTIGE INTELLIGENZ AN DER RICHTIGEN STELLE.
Nicht jede Aufgabe braucht ein 70-Milliarden-Parameter-Modell. ForestHub orchestriert genau das, was die jeweilige Aufgabe verlangt.
Ein industrieller Workflow ist selten eine durchgängige Pipeline aus dem teuersten Cloud-Modell. Er ist eine Kaskade. Harte Regeln dort, wo Sicherheit zählt. Klassische ML-Modelle dort, wo bewährte Klassifikation reicht. Kompakte Sprachmodelle on-device dort, wo Sprache gebraucht wird, aber nichts das Haus verlassen soll. Und große Cloud-Modelle nur dort, wo die zusätzliche Qualität den Datenfluss nach außen rechtfertigt.
Pro Knoten wählen Sie die Stufe, die zur Aufgabe passt. Das senkt die Inferenzkosten erheblich, hält Daten dort, wo Sie sie haben wollen, hält Antwortzeiten im Millisekunden- bis Sekundenbereich und macht das System unabhängig von einem einzelnen Cloud-LLM-Anbieter.
Regelbasierte Logik
On-Device · Sub-Millisekunden · Daten: im Haus
Deterministische Wenn-Dann-Logik, Schwellenwerte, Zustandsmaschinen. Keine KI, vorhersagbar, im Millisekunden-Bereich. Für sicherheitsrelevante Entscheidungen — "unter 80 °C: nichts tun, ab 90 °C: abschalten" — bleibt das das Mittel der Wahl, weil es prüfbar und ohne Trainingsdaten begründbar ist.
Klassisches Maschinelles Lernen
On-Device · Millisekunden · Daten: im Haus
XGBoost, Random Forest, kompakte neuronale Netze für Anomalieerkennung und Klassifikation. Läuft on-device, einige Megabyte Speicherbedarf, Inferenz im Millisekunden-Bereich. Bewährte Modelle für die häufigsten industriellen Aufgaben — schwingungsbasierte Maschinenüberwachung, Bilderkennung an der Linie, Predictive Maintenance —, die kein Sprachmodell brauchen.
- Sweet Spot
Kompakte Sprachmodelle (SLMs)
On-Device · Sekunden · Daten: im Haus
Modelle wie Phi, Gemma oder Llama in der 1- bis 3-Milliarden-Parameter-Klasse. Architektonisch vollwertige Sprachmodelle, nur kleiner. Laufen on-device auf Industrie-PCs oder Gateways, einige Gigabyte Speicherbedarf, Antwortzeiten im Sekunden-Bereich. Genug für Klassifikation, kurze Diagnose-Dialoge mit dem Techniker und Dokumenten-RAG — vollständig im eigenen Haus.
Mittlere Open-Weight-Sprachmodelle
On-Premise GPU · Sekunden · Daten: im Haus
Modelle der 70-Milliarden-Klasse wie Llama oder Qwen, lauffähig auf NVIDIA-Jetson-Clustern oder einem dedizierten GPU-Server. Geschäftsnutzen: anspruchsvolles Reasoning on-premise, ohne dass Daten in eine fremde Cloud fließen. Die Stufe für anspruchsvolle Diagnose-Aufgaben mit hoher Datenschutzauflage.
Frontier-Sprachmodelle via Cloud
Cloud · Sekunden · Daten: verlassen das Haus
Claude, GPT, Gemini. Höchste Qualität, beste mehrsprachige Performance, der gesamte Werkzeugkasten der jeweiligen Anbieter. Für die wenigen Fälle, in denen die zusätzliche Qualität den Datenfluss nach außen rechtfertigt — etwa hochkomplexe, kunden-gerichtete Dialoge oder mehrsprachige Auswertungen, die ein 3-Milliarden-Modell nicht trägt.
Für etwa neun von zehn industriellen Aufgaben reicht ein kompaktes Sprachmodell auf der eigenen Hardware. Frontier-Modelle bleiben die Ausnahme, gezielt eingesetzt — nicht der Default. Das ist die ehrlichste Antwort auf "Was kostet uns das?" und "Wo gehen unsere Daten hin?".
Der Graph ist das Programm.Die KI ein Knoten.
Die meisten KI-Agent-Frameworks lassen das LLM das Steuer übernehmen — es loopt, ruft Tools auf, entscheidet, wann es fertig ist. Für Consumer-Assistenten funktioniert das. Für industrielle Steuerung, in der eine falsche Entscheidung ein Relais schaltet oder einen Sollwert verändert, nicht. ForestHub dreht das Verhältnis um: Sie zeichnen den Workflow als Graphen, das LLM ist ein Knoten unter vielen, und jeder mögliche Pfad ist bereits beim Design sichtbar. Und ein Knoten ist nicht zwingend ein großes Sprachmodell: Der Graph orchestriert eine Kaskade aus regelbasierter Logik, klassischem maschinellem Lernen, kompakten Sprachmodellen on-device und großen Cloud-Modellen — pro Knoten wählen Sie die Stufe, die zur Aufgabe passt. Das hält Inferenzkosten dort niedrig, wo ein kompaktes Modell auf der eigenen Hardware ausreicht, und schickt Daten nur dann nach außen, wenn die zusätzliche Qualität es rechtfertigt.
Das sind Edge Agents: KI-Agenten, die auf Linux-Edge-Geräten laufen, nicht in der Cloud — beschränkt durch den Graphen, nicht durch Hoffnung. Was ist ein Edge Agent?
GENAU DORT, WO ES ZÄHLT — KI, DIE WIRKT.
Edge-AI-Anwendungen aus der Praxis — von Predictive Maintenance bis autonomer Sensorik. So macht ForestHub aus Embedded Hardware intelligente Systeme.
KI-gestützte Diagnose direkt an der Maschine
On-Device-Agenten für industrielle Diagnostik: Sensordaten aufnehmen, lokal analysieren, Ursachen identifizieren, Handlungsanweisungen liefern. Kein Cloud-Roundtrip, keine Latenz.
Gebäude, die mitdenken — lokal und in Echtzeit
Gebäudetechnik-OEMs und Integratoren bauen mit ForestHub KI-gesteuerte Automationssysteme, die Heizung, Lüftung, Beleuchtung und Energieverbrauch autonom und lokal optimieren — ohne Cloud-Zwang, mit voller Datenkontrolle.
Ausfälle vorhersagen, bevor sie passieren
Maschinenbauer und Anlagenbetreiber setzen mit ForestHub KI-Modelle direkt auf ihren Geräten ein, um Verschleiß, Anomalien und drohende Ausfälle frühzeitig zu erkennen — ohne Sensordaten in die Cloud schicken zu müssen.
Intelligente Sensoren, die selbst entscheiden
Sensorhersteller und Systemintegratoren statten mit ForestHub ihre Sensoren mit eingebetteter KI aus — für Klassifikation, Filterung und Entscheidungsfindung direkt am Sensor, ohne Daten erst übertragen zu müssen.
ENTWICKELT FÜR EU-KONFORMITÄT.
Europäische Regulierungen stellen höhere Anforderungen an KI-Systeme als je zuvor. ForestHub erfüllt sie architektonisch — nicht nachträglich.
Datensouveränität
Datensouveränität ist eine Konsequenz des Engine-Deployment-Modells — Workflows laufen auf Hardware, die Sie kontrollieren, ohne Telemetrie an eine Vendor-Cloud, sofern Sie sie nicht selbst verkabeln. Wo cloudbasierte KI-Plattformen regulatorische Anforderungen umständlich nachpatchen, löst die graph-first, Linux-Edge-Architektur sie strukturell.
DSGVO / GDPR
Sämtliche Verarbeitung auf dem Gerät. Keine persönlichen oder operativen Daten verlassen Ihre Hardware. DSGVO-Konformität by Design — nicht durch Richtlinien.
EU AI Act
Risikoklassifizierung, Dokumentation und menschliche Aufsicht von Anfang an integriert. Volle Nachverfolgbarkeit für Pflichten bei Hochrisiko-KI-Systemen.
Cyber Resilience Act
Secure-by-Design Updates, SBOM-Unterstützung und Schwachstellenmanagement. CRA-konform für vernetzte Produkte ab Werk.
Open Source. Backend optional.
Die Plattform läuft ohne uns. Engine, LLM-Proxy und Visual Builder sind öffentliche Pakete mit sprachneutralen Contracts. Stack auf eigener Hardware selbst hosten oder unsere SaaS für die bequeme Variante nutzen.
Auditierbarkeit & Nachverfolgbarkeit
Auditierbarkeit ist eine Konsequenz des Graphen: jede LLM-Entscheidung ist ein Wire auf einem Canvas, jeder Run ein strukturiertes Event-Log, CI-Replay ein Primitiv. Audit-bereit für EU AI Act Compliance und Enterprise Governance.
ERFAHRUNG, DIE IMPACT SCHAFFT.
Nach über einem Jahrzehnt in der Embedded-Welt haben wir gesehen, wie viel Potenzial in Daten steckt, die nie genutzt werden. Technisches Wissen existiert - in Handbüchern, in Köpfen, in Systemen. Aber es ist nicht dort, wo es gebraucht wird: beim Techniker vor der Maschine, beim Kunden mit einer Frage, beim Entwickler mit einem Problem. ForestHub baut die Brücke. Wir machen Wissen zugänglich, intelligent und anwendbar - genau dort, wo es Wert schafft und nicht in der Cloud.
Das Team kennenlernen
SELBST HOSTEN. ODER UNS ÜBERLASSEN.
Engine und LLM-Proxy sind öffentliche Pakete mit sprachneutralen Contracts. Stack auf eigenen Linux-Edge-Geräten selbst hosten — kein Account, keine Cloud. Oder unsere Managed-Plattform für Logging, Device-Health und OTA-Deploys nutzen.
$ git clone https://github.com/ForestHubAI/edge-agentsAGPL-3.0 · Kommerzielle Lizenz auf Anfrage · Managed-Plattform kostenlos starten.
NEUIGKEITEN AUS FORESTHUB.
Die neuesten Updates aus unserem Team.
Embedded KI als Servicetechniker
Teure Ausfallzeiten und Servicetickets zählen zu den größten Kostentreibern in der Fertigung. Gemeinsam mit unserem Partner Grossenbacher Systeme zeigen wir, wie Embedded KI — im Zusammenspiel von Small- und Large-Language-Models sowie agentischer Orchestrierung — einen „virtuellen Servicetechniker“ möglich macht, vollständig lokal auf dem Edge-Controller.
12. Mai 2026Die ForestHub Orchestration Platform ist live
Ab heute können sich Engineering-Teams kostenlos unter app.foresthub.ai registrieren. Visueller Workflow-Builder, Go-basierte Engine in Docker, Multi-LLM-Routing, Industrieprotokolle First-Party — einsehbar, wiederabspielbar, auditierbar, eingegrenzt by design.
Wir open-sourcen boardsmith
Kontakt
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Sales & Partnerships
Unser Team unterstützt Sie bei der Evaluierung von ForestHub-Lösungen für Ihr Unternehmen. Von der ersten Idee bis zum produktiven Einsatz.
root@foresthub.ai
Hauptsitz
ForestHub GmbH
Schluchseestraße 25
78054 Villingen-Schwenningen
Germany
Lassen Sie uns über Ihr Projekt sprechen
Ob Sie Edge AI erstmals erkunden oder bereit zum Deployment sind — wir helfen Ihnen gerne. Wählen Sie ein Thema und beschreiben Sie Ihre Anforderungen.